PT|EN
Crowd Computing
Cursos Mestrado em Engenharia Informática e Tecnologia Web
Código: 22293
Departamento: DCET
ECTS: 6
Área científica: Engenharia Informática
Total de horas trabalho: 156
Total de horas de contacto: 30

O crowdsourcing e a computação humana são temas emergentes, conjugando as ciências da computação e da economia, para compreender como as pessoas podem ser usadas para resolver tarefas complexas que estão além das capacidades dos algoritmos e da inteligência artificial. Nesta unidade curricular os estudantes irão adquirir competências de programação da crowd.

Espera-se que o aluno ao concluir esta unidade curricular esteja capaz de:
  1. Desenvolver aplicações que usem plataformas de crowdsourcing (Amazon Mechanical Turk, oDesk);
  2. Aplicar técnicas e princípios de usabilidade na adequação à crowd para respostas de alta qualidade;
  3. Usar métodos estatísticos para melhorar a qualidade do trabalho recebido,
  4. Criar sistemas que se relacionem com o trabalho da crowd em tempo real;
Realizar experiências para melhor compreensão de diferenças entre diferentes fontes de trabalho da crowd.

  1. Introdução ao crowdsourcing: conceitos de crowdsourcing, computação humana, e inteligência coletiva.
  2. Crowd Workers: desenho de ferramentas; interfaces de nova geração; princípios éticos do crowdsourcing.
  3. Plataformas para crowdsourcing: Amazon Mechanical Turk; CrowdFlower; oDesk.
  4. Conceitos de programação para computação humana.
  5. Processamento iterativo e paralelo.
  6. Taxonomia para crowdsourcing e computação humana: motivação; controlo de qualidade; agregação; capacidades humanas; e controlo de fluxo e processos.
  7. Workflows.
  8. Controlo de qualidade: métodos baseados em acordos; gold standards; incentivos económicos; sistemas de reputação.
  9. Crowds especializadas.
  10. Real time-crowdsourcing.
  11. Máquinas e as crowds.
  12. Casos de estudo.

Howe, Jeff. The rise of crowdsourcing. Wired magazine 14.6 (2006): 1-4.
 
Quinn, Alexander J., and Bederson, Benjamin B. Human computation: a survey and taxonomy of a growing field. CHI 2011.
 
Law, E., & Ahn, L. V. (2011). Human computation. Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, 5(3), 1-121.
 
Marcus, A., & Parameswaran, A. (2015). Crowdsourced data management: Industry and academic perspectives. Foundations and Trends in Databases, 6(1-2), 1-161.
 
Kittur, Aniket, et al. Crowdforge: Crowdsourcing complex work. UIST 2011.
 
Geiger, David, et al. Managing the Crowd: Towards a Taxonomy of Crowdsourcing Processes. AMCIS. 2011.
 
Bernstein, Michael S., et al. Crowds in two seconds: Enabling realtime crowdpowered interfaces. UIST 201
 
Sankar, Shyam. The Rise of Human Computer Cooperation. TED Talk Video (12 mins).
 
Kittur, Aniket, et al. The future of crowd work. CSCW 2013.
 
Woolley, Anita Williams, et al. Evidence for a collective intelligence factor in the performance of human groups. Science, 330.6004 (2010).

A avaliação tem caráter individual e implica a coexistência de duas modalidades: avaliação contínua (60%) e avaliação final (40%). Essa avaliação será desenvolvida na aplicação de formas diversificadas, definidas no Contrato de Aprendizagem da unidade curricular.